基于协作分集的无线传感器网络参数优化策略研究的开题报告.docx

基于协作分集的无线传感器网络参数优化策略研究的开题报告 一、选题背景和意义 无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量节点组成的分布式系统，节点间通过无线通信协作完成信息的采集、处理和传输等任务。WSN的应用涉及多个领域，如环境监测、智能交通、农业监测等，其数据密集性、能耗限制性和节点资源有限性等特点使得WSN的设计和优化成为一项重要课题。 本课题旨在研究基于协作分集的无线传感器网络参数优化策略，即利用协作分集技术实现WSN节点的协同工作，并通过对各种参数的调整优化WSN的性能，提高网络的数据传输效率和能量利用率。 二、研究内容和方法 1. 研究协作分集技术的特点和应用。 2. 分析WSN网络的性能指标和参数，包括能量消耗、数据传输速率、网络寿命等，并建立相应的数学模型。 3. 提出基于协作分集的WSN网络参数优化策略，包括节点的分组策略、功率控制策略、路由选择策略等，并分析其优缺点。 4. 针对所提出的参数优化策略，分别在仿真环境和实际测试平台上进行实验验证，并分析实验结果。 5. 提出改进方案和未来工作展望。 三、预期成果 1. 对协作分集技术的特点和应用进行深入的理解和研究。 2. 建立WSN网络性能指标和参数的数学模型，并提出基于协作分集的参数优化策略。 3. 在仿真环境和实际测试平台上验证所提出的优化策略，分析实验结果，并提出改进方案和未来工作展望。 四、研究工作计划 1. 第1-2个月：对WSN技术的基础知识和相关研究进行调研和学习，熟悉相关软件和工具的使用。 2. 第3-4个月：继续深入学习协作分集技术的特点和应用，了解WSN网络的性能指标和参数的数学模型。 3. 第5-6个月：提出基于协作分集的WSN网络参数优化策略，并进行初步仿真分析。 4. 第7-8个月：在实际测试平台上进行实验验证，并进行实验数据的分析。 5. 第9-10个月：分析并总结实验结果，提出改进方案和未来工作展望，撰写论文并进行评审。 五、参考文献 1. B. Liu, Y. Yao, X. Cheng, et al. Energy-efficient collaborative beamforming for wireless sensor networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2017, 16(12): 8080-8093. 2. B. Zhang, Y. Xue, P. Fan, et al. A distributed cooperative spectrum sensing strategy based on compressive sensing for cognitive radio sensor networks. IEEE Sensors Journal, 2017, 17(2): 541-550. 3. Z. Bu, J. Cao, X. Wang, et al. An efficient collective data aggregation algorithm based on game theory in wireless sensor networks. Information Sciences, 2017, 405: 13-24. 4. C. Chen, C. Dai, X. Liu, et al. Energy-efficient collaborative relaying in wireless sensor networks with self-powered nodes. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2017, 66(3): 2149-2159. 5. H. Cheng, Y. Huang, B. Wang, et al. An energy-efficient cooperative localization algorithm for wireless sensor networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2017, 16(7): 4260-4271.